Zbiór danych MACAv2-METDATA to zbiór 20 globalnych modeli klimatu obejmujących kontynentalne Stany Zjednoczone. Metoda wieloczynnikowych adaptowanych analogów (MACA) to statystyczna metoda zmniejszania skali, która wykorzystuje zbiór danych treningowych (np.zbiór danych obserwacji meteorologicznych) do usuwania historycznych uprzedzeń i dopasowywania wzorów przestrzennych.
Zbiór danych MACAv2-METDATA to zbiór 20 globalnych modeli klimatu obejmujących kontynentalne Stany Zjednoczone. Metoda wieloczynnikowych adaptowanych analogów (MACA) to statystyczna metoda zmniejszania skali, która wykorzystuje zbiór danych treningowych (np.zbiór danych obserwacji meteorologicznych) do usuwania historycznych uprzedzeń i dopasowywania wzorów przestrzennych.
[[["Łatwo zrozumieć","easyToUnderstand","thumb-up"],["Rozwiązało to mój problem","solvedMyProblem","thumb-up"],["Inne","otherUp","thumb-up"]],[["Brak potrzebnych mi informacji","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zbyt skomplikowane / zbyt wiele czynności do wykonania","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nieaktualne treści","outOfDate","thumb-down"],["Problem z tłumaczeniem","translationIssue","thumb-down"],["Problem z przykładami/kodem","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Inne","otherDown","thumb-down"]],[],[],["The MACAv2-METDATA dataset, created by the University of Idaho, comprises 20 global climate models focused on the conterminous USA. It employs the Multivariate Adaptive Constructed Analogs (MACA) method for statistical downscaling. This process utilizes a meteorological observation dataset to correct historical biases and align spatial patterns. The dataset, available monthly, is tagged with terms like climate, geophysical, and MACA, providing comprehensive climate data.\n"]]
